ℹ

Zur Einordnung: Diese Plattform nutzt Unified Memory – die "VRAM" ist gemeinsamer System-RAM (APU/Superchip); das Modell teilt sich den Speicher mit dem System.

Generation86,33tok/s

Prefill1.225,73tok/s

Time to First Token16.599,50ms

Gesamtdauer105,76s

Concurrency10parallel

Einordnung im Feld

583von 997 Systemen

Performancebenchmark · Leitmetrik: Generation-Speed (tok/s)

Dieser Lauf ist besser als 42 % aller vergleichbaren Systeme.

Generation 86,3 tok/s

-68 % vs Ø 270,4

Prefill 1.225,7 tok/s

-78 % vs Ø 5.568,2

Time to First Token 16.600 ms

+70 % vs Ø 9.777

Verteilung im Feld0 – 1.444 tok/s

Ø 270 Median Dieser Lauf

Wie schlägt sich dieser Benchmark?

gpt-oss-20bNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-194447-dc199d

1.443,9 tok/s

gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-004604-1c9023

1.386,8 tok/s

Qwen2.5-Coder-32B-InstructNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-082948-5b32df

1.307,9 tok/s

gpt-oss-20bNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045447-edeed3

1.295,3 tok/s

gpt-oss-20b3× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition · run-20260724-082940-10761f

1.238,3 tok/s

Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004606-ebf474

1.070,6 tok/s

Qwen3.5-35B-A3BNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-082959-cd1403

1.028,6 tok/s

Qwen3-VL-30B-A3B-InstructNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004607-c49303

1.028,5 tok/s

Ministral-3-14B-Reasoning-2512NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260723-195749-eebab2

1.015,7 tok/s

GLM-4.5-AirNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-082959-2ea391

976,7 tok/s

Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructNVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260723-045450-366dae

966,2 tok/s

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-004604-860045

961,5 tok/s

Devstral-Small-2507NVIDIA GeForce RTX 5090 · run-20260724-082938-ad06f1

958,9 tok/s

Qwen3.6-35B-A3BNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition · run-20260724-083000-8690d7

952,8 tok/s

Codestral-22B-v0.1 dieser LaufAMD Radeon 8060S Graphics · run-20260724-082944-82071b

86,3 tok/s

Hardware

GPU: AMD Radeon 8060S Graphics
CPU: 32x AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S
RAM: 31 GB
Mainboard: Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX)

Setup

Runtime: llama.cpp
Quantisierung: Q4_K_M
Betriebssystem: Ubuntu 24.04.2 LTS (Kernel 6.17.0-40-generic)
Treiber: ROCm 7.2.0
Modell: Codestral-22B-v0.1

Konfiguration

benchmark-konfiguration — run-20260724-082944-82071b

# LLM-Benchmark Konfiguration # Modell : Codestral-22B-v0.1 # Engine : llama.cpp # Run-ID : run-20260724-082944-82071b # GPU : AMD Radeon 8060S Graphics # CPU : 32x AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S # RAM : 31 GB bench@llm-benchmark:~$ /home/godcore/llama.cpp/build-rocm/bin/llama-server \ -m /home/godcore/models/dl/gpt-oss-20b-Q4_K_M.gguf \ -a gpt-oss-20b \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --gpu-layers 99 \ -cmoe \ --flash-attn on \ -c 26624 \ --parallel 12

Engine?Die Inferenz-Software, die das Modell ausliefert (z.B. vLLM oder llama.cpp). Sie bestimmt Geschwindigkeit, unterstuetzte Modellformate und welche Parameter ueberhaupt verfuegbar sind.	llamacpp
Modellalias?Der Name, unter dem das Modell ueber die API angesprochen wird. Genau dieser Wert muss im Request-Feld 'model' stehen.	gpt-oss-20b
Kontextlaenge?Maximale Anzahl Tokens (Eingabe + erzeugte Ausgabe zusammen), die das Modell pro Anfrage verarbeiten kann.	26624
Modellpfad?Pfad zur GGUF-Modelldatei, die geladen und ausgeliefert wird.	/home/godcore/models/dl/gpt-oss-20b-Q4_K_M.gguf
Alias?Anzeigename des Modells nach aussen (served model name), unabhaengig vom Dateinamen.	gpt-oss-20b
GPU-Layer?Anzahl der auf die GPU ausgelagerten Modell-Layer. Hoeher = mehr VRAM und schneller; der Rest laeuft auf der CPU. 999 = alles auf GPU.	99
Flash Attention?FlashAttention fuer schnellere und speichersparende Attention. Wert on/off/auto je nach Build.	on
Kontext?Groesse des Kontextfensters in Token. 0 = der beim Training verwendete Kontext des Modells.	26624
Parallel?Anzahl paralleler Slots/Sequenzen, die der Server gleichzeitig bedient. Der Kontext wird auf die Slots aufgeteilt.	12

Alle Benchmarks dieses Modells Zum Leaderboard

Modell-Vergleich

Codestral-22B-v0.1 auf verschiedener Hardware

Alle veröffentlichten Performance-Läufe dieses Modells – jede Blase eine Variante: Position = Prefill (X) × Generation (Y), Blasengröße = Anzahl Läufe. Näher oben rechts = schneller. ★ Gold markiert = dieser Benchmark.

GPUnach Grafikkarte

NVIDIA GeForce RTX 5090 945,4 tok/sNVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 475,6 tok/sNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 105,8 tok/s★ AMD Radeon 8060S Graphics 86,3 tok/s dieser LaufAMD Radeon AI PRO R9700 33,5 tok/s

CPUnach Prozessor

AMD Ryzen 7 5800X3D 8-Core Processor 945,4 tok/sAMD Ryzen 9 8945HX with Radeon Graphics 475,6 tok/sAMD Ryzen Threadripper PRO 9965WX 24-Cores 105,8 tok/s★ AMD RYZEN AI MAX+ 395 w/ Radeon 8060S 86,3 tok/s dieser LaufAMD Ryzen Threadripper PRO 7955WX 16-Cores 33,5 tok/s

MBnach Mainboard

unbekannt 945,4 tok/s★ Meigao Innovation Technology (Shen Zhen) Co., Ltd SHWSA (MS-S1 MAX) 86,3 tok/s dieser LaufASUSTeK COMPUTER INC. Pro WS WRX90E-SAGE SE 33,5 tok/s

ENGnach Engine

★ llama.cpp 945,4 tok/s dieser Lauf

DRVnach Treiber

NVIDIA 580.159.03 / CUDA 13.0 945,4 tok/sunbekannt 475,6 tok/sNVIDIA 580.159.04 / CUDA 13.0 105,8 tok/s★ ROCm 7.2.0 86,3 tok/s dieser LaufAMD 7.0.0-27-generic 33,5 tok/s

Beigesteuert von

Mario Alka Administrator

@marioalka

Gruender von godcore.de